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数据中台与数据治理标准方案

当前大多传统企业的数据中台建设还处于初级阶段，但随着移动互联网的发展、线上线下融合，数据服务的形式、场景开发增多，业务维度更加复杂，数据中台建设面临更多挑战

  • 2024-12-03
  • 阅读196

零碳园区初步规划方案（42页 PPT）

构建近低碳/零碳园区是在国家碳达峰碳中和相关政策落地实施重要路径，全国各地区在双碳政策上也给予大力支持，

  • 2024-12-04
  • 阅读317
  • 下载3

数据之道知识

华为经过多年实践，已经建立了相对完整的数据分类管理框架，为数据治理奠定了基础。随着数字化转型的深入开展，尤其是面向未来海量的非结构化数据、IoT 场景的观测数据、外部合规日趋严格的外部数据等，华为不断丰富每一类数据的治理实践。

  • 2024-12-04
  • 阅读171

一款适用于多个场景的开源物联网平台

一款,适用于,多个,场景,开源,工业物联网平台，中服云工业物联网平台，业界领先的工业物联网平台

  • 2024-12-01
  • 阅读301

[开源]一款基于Go语言开发的商业级SaaS云原生微服务物联网平台

开源,一款,基于,go,语言,开发,商业级,saas,云原生,微服务,工业物联网平台，中服云工业物联网平台

  • 2024-12-01
  • 阅读233

[开源]一个超轻量级物联网平台，轻量级、性能优异、开发简单

中服云物联网平台，业界领先，功能强大

  • 2024-12-01
  • 阅读275

【IEEETII】用于大型锂离子电池电化学过程建模的物理信息复合网络

准确模拟大型锂离子电池（LLBs）的电化学过程，包括估计过程中的电化学状态分布，对于LLBs的设计和管理至关重要。基于二维物理的模型可以准确地描述LLB的电化学过程。然而，由于存在复杂的偏微分方程（PDE），求解模型成为一项具有挑战性的任务。本文开发了一个物理信息复合网络（PlCN）作为二维物理模型的替代模型。具体来说，PlCN由四个深度神经网络（DNN）组成，分别估计四个关键电化学状态的分布。由于PlCN的架构受到PDE特性的启发，它可以通过四个轻量级DNN实现高精度。此外，通过结合物理和数据，PlCN使用有限的数据实现了准确的估计。它甚至可以估计可能无法直接测量的电化学状态分布。MoreoverPICN提出了一种基于低频信息的预训练策略和两阶段损失平衡策略，以解决PlCN训练中可能出现的收敛失败和损失不平衡问题。PlCN是通过将物理与数据相结合来模拟LLBs电化学过程的新尝试。大量实验表明，它比最先进的模型要好。 关键词：数据、电化学过程、锂离子电池、物理学、替代模型。

  • 2024-12-01
  • 阅读496

【IEEETIE+代码】基于注意力的深度学习方法预测机器剩余使用寿命

对于机械系统的预测和健康管理，一项核心任务是预测机器的剩余使用寿命（RUL）。目前，具有自动特征学习的深度结构，如长短期记忆（LSTM），在RUL预测方面取得了很好的性能。然而，传统的LSTM网络只使用最后一个时间步的学习特征进行回归或分类，效率不高。此外，一些具有领域知识的手工制作的特征可能会为RUL的预测提供额外的信息。因此，将这些手工制作的特征和自动学习的特征集成到RUL预测中是非常有动力的。在这篇文章中，我们提出了一种基于注意力的深度学习框架，用于机器的RUL预测。LSTM网络用于从原始数据中学习序列特征。同时，所提出的注意力机制能够学习特征和时间步长的重要性，并为更重要的特征和时间步分配更大的权重。此外，开发了一个特征融合框架，将人工生成的特征与自动学习的特征相结合，以提高RUL预测的性能。对两个真实数据集进行了广泛的实验，实验结果表明，我们提出的方法优于现有技术。 关键词：注意力机制、特征融合手工特征、长短期记忆（LSTM）、机器剩余使用寿命（RUL）预测、预后和健康管理（PHM）。

  • 2024-12-01
  • 阅读355